国家信息中心城市的测度评价及比较分析

刘笑男，李 博

（1.特华博士后科研工作站，北京 100029；2.中国社会科学院 金融研究所，北京 100006；3.天津理工大学 管理学院，天津 300384）

一、引言及文献回顾

随着电子信息通信技术在城市规划和管理中的广泛运用，城市空间效应范围发生了很大的变化，逐渐从传统的物理空间距离演变为多维度的网络空间格局，而在这一过程中起着重要作用的则是城市的信息化发展。信息化缩短了城市的时空距离，引领人们进入一个被物质流、能量流、信息流所连接起来的开放、动态、多层次的城市网络空间系统。我们的城市正在走向数字城市、智慧城市新时代，在这一时代背景下，以新技术、新业态和新模式为代表的新经济体蓬勃发展。城市是国家经济社会运行的核心载体，城市发展水平决定着国家经济社会现代化建设程度。信息是影响城市竞争力发展的重要功能要素，是增强城市竞争力的重要抓手，信息中心城市是新型数字城市、智慧城市发展的关键环节，信息中心城市竞争力决定着信息服务实体经济的综合能力。一般而言，信息中心城市建立有覆盖全域的信息通信资源、信息技术平台、专业化的信息技术人才队伍、较高的信息研发投入—产出效率，同时还具有多家信息咨询公司及信息媒体，形成了具有区域特色的数据中心。信息中心城市极大地缩短了与区域其他城市及乡村的时空距离，畅通了不同区域主体间的物质流、能量流和信息流的交流交换通道，促进了各类信息资源的集聚和扩散，激发城市活力，加速城市发展。

Castells从信息流的视角研究了城市的发展，认为信息化城市是新信息技术与社会文化信息相互作用的新型社会组织形式的空间表现形式，网络和空间流动成为信息化城市的主导[1-2]。Drennan研究大都市区发现，信息密集型公司总部以及信息密集型产业高度聚集于大都市区[3-4]。Leyshon和Thrift认为全球城市化的发展离不开信息通信网络，信息通信网络推动了全球城市化的发展[5]。刘笑男等在全球联系视角下研究欧美经济竞争力发现，以信息网络化为代表的软联系是加强城市联系的主要手段，它和硬联系一起共同构成了全球联系，全球联系是城市参与经济竞争力的基础[6]。在世界新经济体系下，开放信息有利于国际上的经贸往来，信息通信设施的建设有利于城市的共同繁荣发展，刘笑男和倪鹏飞等在研究中国、欧洲、亚洲、北美洲城市的经济竞争力时发现，开放信息畅通了，以宽带用户量为代表的信息基础设施与城市竞争力的相对发展指数是普遍大于1的，这说明未来有望以新型软性基础设施为突破口来提升城市竞争力[7-10]。倪鹏飞和沈立认为在资本流和信息流主导的经济全球化新时代，信息流成为经济全球化的主要内容[11]。王雨飞和倪鹏飞认为包含信息流、资本流等在内的各种要素资源在城市网络空间中得到高效配置[12]。刘笑男和倪鹏飞在研究中国城市金融竞争力的过程中也得出类似的发现，开放信息是中国城市金融竞争力发展的必要条件[13]。

二、国家信息中心城市的测度评价

（一）理论基础

国家信息中心城市具备通过信息化手段处理国家重大信息的能力，并在国家的综合功能或重大专项功能中发挥着重要作用。国家信息中心城市具备借助主流媒体进行收集、整理、加工、发布、传递国家重大信息的能力，这同样也是其功能和定位的具体表现。通常，评价国家信息中心城市主要遵循三个重要原则：一是评价应涉及反映综合功能的国家综合中心城市和反映某一重大专项功能的国家中心城市；二是评价应强调国家信息中心城市在信息中心功能方面的功能替代弹性为零或极小；三是评价应涵盖两个维度，即集聚度和联系度，其中集聚度是指城市集聚全国各种高端要素资源的有效程度，联系度是指城市向全国腹地城市进行要素和能量输出的广泛程度。

随着全球经济一体化的不断加快，城市的集聚度和联系度不仅影响其在全球城市体系中的影响力、竞争力以及辐射力，而且在支撑和引领中国乃至世界的发展中也发挥着至关重要的作用。城市的信息产业集聚通常指的是一般要素或区域要素的集聚，而国家信息中心城市的信息产业集聚则主要体现为全国高端要素的集聚；同时，城市的联系性通常指的是省域内或区域之间的联系，而国家信息中心城市的联系性则重点强调其在全国城市网络中的辐射和联系作用。当前，在以信息化、数据化、网络化为特征的数字经济和网络经济引领城市信息化发展的背景下，大数据公司和新闻媒体具备提升城市集聚度和联系度的属性，不仅在全国范围内具有重要影响力，而且能够引领国家信息中心城市的发展。鉴于此，本文以国家城市体系的坐标为切入点考察国家信息中心城市的集聚，综合考虑各方面因素并将大数据公司和新闻媒体的影响纳入指标体系构建中，从影响国家信息中心发展的集聚度和联系度两个维度设计国家信息中心城市评价体系。

（二）指标设计

本文的研究样本包括北京、深圳、上海、广州在内的25个国家信息中心城市。随着互联网技术的普及，这些样本城市信息收集和发布方式也越来越多样化，本文立足中国城市通信网络发展的实际情况，分别从集聚度和联系度两个维度设计国家信息中心评价体系。

国家信息中心城市的集聚度：主要评价样本城市具备全国领先的信息收集、加工和发布渠道，完善且先进的基础设施等基本要素条件。本文选取前十名大数据公司联系度与前十名重要媒体联系度这两项指标进行衡量。

国家信息中心城市的联系度：主要评价样本城市拥有在全国具有重要影响力的大数据公司和主流媒体服务以及联系全国的能力。本文选取电信业务总量、5G首批试点城市、前50名大数据公司的数量与新闻媒体网站排行榜四项指标进行衡量。

国家信息中心的综合指数：作为衡量国家信息中心城市竞争力高低的最终指标，国家信息中心的综合指数越高，其竞争力越高。通过对国家信息中心城市的集聚度的两项指标的数据进行标准化和科学的等权加总构造出国家信息中心的集聚度指数，同理，以同样的数据处理方式处理国家信息中心城市的联系度的四项指标的数据并构造出国家信息中心联系度的指数。最后再根据课题组专家的综合打分情况，赋予集聚度指数、联系度指数一定的权重，最终科学构造出由国家信息中心的集聚度指数和联系度指数所构成的国家信息中心的综合指数。

国家信息中心城市的指标体系设计充分体现了国家信息中心城市集聚全国高端要素并以反哺的形式联系全国腹地的职能，使国家信息中心城市在信息功能上真正成为全国中心。本文基于2018年版国家信息中心城市评价体系对集聚度和联系度的二级分项指标进行修正和改进，改进后的指标体系能更科学、合理、真实地反映出国家信息中心城市所具有的信息功能的高低（具体评价指标体系见表1）[12]。其中，2020年版国家信息中心集聚度的分项指标删减2018年版的“5G试点城市”“信息咨询公司数量”“国家、省部级重要媒体”的相关指标数据，新增“5G首批城市”“大数据公司前50名”“新闻媒体网站排行榜”的相关指标数据；2020年版国家信息中心联系度的分项指标删减2018年版“前十名信息咨询公司联系度”的相关指标数据，新增“前十名大数据公司联系度”的相关指标数据。因此，2020年版与2018年版的国家信息中心指数在结果上具有可比性。

表1 国家信息中心城市评价指标体系

（三）测度评价

信息中心发展指数，又称为信息中心度，它是由信息中心的集聚度和联系度两个一级分项指标经加权计算与标准化处理而成。其中，信息中心的集聚度由信息业务总量、5G首批城市、大数据公司前50名、新闻媒体网站排行榜4个二级分项指标构成，信息中心的联系度由前10名大数据公司的联系度和前10名重要媒体联系度这2个二级分项指标构成。国家信息中心发展指数能够反映国家信息中心城市竞争力的高低，若一座城市的信息中心指数较高，则说明该城市信息中心的竞争力较强，反之则相反。本文采用聚类分析方法，依照信息中心发展指数的高低，将25个样本城市划分为四个梯度层级。其中，第一梯度层级为国家信息中心城市，这样的城市应该具有唯一性，它的信息中心发展指数位于全国城市榜首；第二梯度层级为国家重要信息中心城市，它应该是第一梯度层级城市的重要补充和支撑，配合国家信息中心首位度城市来辐射带动全国腹地城市，疏解国家信息中心首位度城市因全国高端资源的过于集中而产生的拥挤现象；第三梯度层级为国家潜在重要信息中心城市，它具备发展成国家重要中心城市的能力和潜力，集聚力和联系力相对偏低，服务和辐射全国范围的能力较差，但在区域范围内具有举足轻重的影响力；第四梯度层级为非国家信息中心城市，它在短期内无法起到服务和引领全国的功能，实力相对偏低，也就是短期内不大可能突围成为国家信息中心城市。后两类城市信息中心的地位相对较低，但它们可以很好地为前两类城市的研究分析起到比较的作用。

三、结果与分析

（一）现状格局分析

1.国家信息中心指数的总体值偏低、变异系数偏高，近似于尖峰、右偏的正态分布

如表2、图1所示，2020年，国家信息中心指数的均值为0.402，中位数为0.397，高达19个城市的信息中心指数低于0.50，占全部样本城市的76%，整体水平偏弱，存在不充分发展问题；变异系数为0.463，只有3个样本城市的信息中心指数超过0.6，约占全部样本城市的12%，超过一半城市的国家信息中心的指数低于0.3，存在不平衡发展问题，国家信息中心样本城市的总体发展水平较低，且高低分布不均衡。国家信息中心指数核密度图的偏度为0.971，峰度为5.95，偏离于正态分布，其核密度图近似于尖峰、右偏的正态分布。中国25个样本城市的信息中心发展的整体水平偏低，信息资源高度集中于少数高度发达的城市；国家信息中心指数偏低的样本城市，未来应该成为重点关注的对象。

表2 2020年中国25个样本城市国家信息中心指数的统计描述

图1 2020年国家信息中心总指数的核密度图

2.从内部分化来看，大部分信息中心城市属于“强集聚—强联系”和“弱集聚—弱联系”类型

根据本文所构造的信息中心指数，信息中心城市的发展水平可以从信息集聚度与信息联系度两个维度来衡量，并以此比较不同信息中心城市发展水平的内部分化情况。根据测算结果，全国25个城市的信息集聚度的平均指数为0.478，信息联系度的平均指数为0.289，按照这两个标准，可以将全部25个样本城市分为四类，分别为“强集聚—强联系”类型信息中心、“弱集聚—弱联系”类型信息中心、“强集聚—弱联系”类型信息中心以及“弱集聚—强联系”类型信息中心（详情见图2、表3）。

图2 国家信息中心城市分布图

表3 不同类型的国家信息中心城市

综合图2与表3的结果可以发现，发展水平最完善的“强集聚—强联系”类型信息中心有10个城市，它们分别为北京、深圳、上海、广州、成都、杭州、重庆、南京、武汉、西安；属于“强集聚—弱联系”类型信息中心的有3个城市，分别为郑州、长沙、青岛；属于“弱集聚—强联系”类型信息中心的只有天津1个城市；属于“弱集聚—弱联系”类型信息中心的有11个城市，分别为济南、合肥、哈尔滨、兰州、沈阳、厦门、宁波、大连、长春、苏州、无锡。属于“强集聚—强联系”类型的城市和“弱集聚—弱联系”类型的城市数量最多，均占样本城市的44%。上述结果一方面进一步印证了我国信息中心的整体发展水平较弱、内部差距大这一结论，另一方面也表明导致我国城市信息中心整体发展水平较弱的原因在于信息中心的集聚度与信息中心的联系度发展水平都较弱，特别是信息中心的联系度比信息中心的集聚度更弱。

3.以信息化、数据化、网络化为典型特征的国家信息中心分项指标差异化程度比较高

表4直观显示了国家信息中心城市分项指标的均值、中位数、方差和变异系数等统计情况，其中，全国前50名大数据公司在不同信息中心城市的分布数和全国前10名重要媒体在不同城市的联系度，差异比较大。同时，不同信息中心城市的电信业务总量和前10名大数据公司联系度的均值较小，这说明整体平均发展水平比较低。

表4 2020年中国25个样本城市国家信息中心各项指标指数的统计描述

（二）历史比较分析

1.国家信息中心城市的总体比较分析

为了进一步研究国家信息中心城市的空间格局演变，下面展示了2020年25个样本城市的国家信息中心总指数、集聚度和联系度的得分及排名，以及相较于2018年所对应各项排名的动态变化（见表5）。2020年国家信息中心指数整体情况与2018年相比略有改善，但仍存在综合指数分化和固化特征。由表5可知，以信息化、数据化和网络化为特征的信息中心城市的建设和发展突破了时空限制并在一定程度上产生了分散效应，不同类型的国家信息中心城市的协同效应得到提升，从而使得不同梯度层级的国家信息中心城市的等级分化态势弱化。然而，现代信息通信技术对国家信息中心城市空间的影响是兼具分散和集聚双重属性的，且这种分散性和集聚性的强弱会随着信息通信技术的发展和城市的发展而动态变化。从长远来看，在知识经济和服务经济占主导的国家信息中心城市中，现代信息通信技术产生的集聚效应将会越来越超过分散效应，甚至在达到一定程度后会促进城市更加集聚，这一点从同一层级的不同城市之间的激烈竞争程度可见一斑。

表5 2020年国家信息中心城市指标得分排名及变化

2.国家信息中心城市的层级比较分析

如表6所示，作为首善之地的北京，始终是国家信息中心城市，其信息中心指数的得分领先于第二名的深圳1.59倍，分别是国家重要信息中心城市、国家潜在重要信息中心城市和非国家信息中心城市的信息中心指数的1.82倍、2.79倍和7.94倍，而2018年的上述相应数值分别为1.63倍、3.92倍与10.31倍。2020年国家潜在重要信息中心城市的数量最多，相比于2018年，国家信息中心不同层级的城市数量发生变化，不同层级的城市数量分布正在由“金字塔形”结构向“纺锤形”结构转变，这表明我国国家信息中心城市的等级分化程度总体上呈现出下降态势。此外，从不同等级信息中心的内部差距来看，2020年非国家信息中心的变异系数最大，为0.9016，表明其城市间的差距更大；其次是重要国家信息中心城市与潜在国家信息中心城市，其内部差距相对较小，相比于2018年，同一层级的国家信息中心城市的内部差距比较大，这说明同一层级内部的不同国家信息中心城市之间的竞争比较激烈。

表6 国家信息中心城市的层级对比分析

3.国家信息中心城市集聚度、联系度的比较分析

为了更好地分析国家信息中心城市体系的空间格局形态，我们进一步分析了集聚度和联系度动态变化。由图3可知，国家信息中心城市集聚度、联系度的排名有升有降，集聚度排名提升的城市数量大于集聚度排名下降的城市数量，联系度排名下降的城市数量大于联系度排名上升的城市数量。进一步分析可知，2020年集聚度排名位居全国前五城市依次为北京、深圳、上海、重庆、成都，2020年联系度排名位居全国的前五城市依次为北京、杭州、深圳、上海和广州。相较于2018年，在集聚度方面，广州跌出前五，成都上升进入前五，其他三座城市稳坐前五；在联系度方面，成都跌出前五，杭州上升进入前五，其他三座城市维持不变。2020年长沙、济南、杭州等12座城市的集聚度排名上升，合肥、北京和无锡等4座城市的排名保持不变，长春、兰州、苏州等9座城市的集聚度排名下降；2020年杭州、深圳、天津等4座城市的联系度排名上升，北京、武汉、苏州等4座城市的联系度维持不变，大连、沈阳、哈尔滨等16座城市的联系度排名下降，而且这些联系度排名下降的城市主要是国家潜在重要信息中心城市。综合分析表明，国家信息中心城市集聚度、联系度的排名均有升有降，集聚度排名提升的城市数量大于集聚度排名下降的城市数量。然而，联系度排名下降的城市数量大于联系度排名上升的城市数量，潜在的国家信息中心城市的联系度排名下降较为明显。

图3 2020年25个样本城市国家信息中心集聚度和联系度排名变化的空间分布

（三）因素回归分析

为了进一步评价分析各项因素对信息中心度的重要性程度，本文借助于OLS基准回归分析模型来展开实证分析，其中，信息中心度（Infdex）作为被解释性变量，集聚度（agglom）、联系度（connec）及其所包含的具体细分指标均被作为解释性变量。如表7，在基准回归分析（1）中，展开对集聚度（agglom）和联系度（connec）的回归分析，分析结果显示，集聚度（agglom）和联系度（connec）的回归系数分别为0.599和0.401，二者对信息中心度均具有正的显著性，而且信息集聚度对信息中心城市的贡献要大于信息联系度。在基准回归分析（2）—（7）中，展开对集聚度和联系度所对应的6个细分指标进行一一回归分析，结果显示，前50名大数据公司的分布数（numdata）、电信业务总量（totelec）、5G首批城市（fircity）、新闻媒体网站排行榜（medrank）、前10名大数据公司联系度（topdcon）、前10名重要媒体联系度（topmeco）的回归系数依次为0.710、0.499、0.352、0.610、0.611、0.846，回归系数均为正数，变量系数均十分显著，均是在5%的条件下显著，这6个细分指标与信息中心度之间均具有很强的相关性，在控制其他变量的情况下，前10名重要媒体联系度的分布数对信息中心度的影响程度最强。在基准回归分析（8）中，将集聚度和联系度所对应的6个细分指标全部纳入回归分析中，结果显示，所有细分指标的回归系数均为正数，并且都非常显著。其中，前10名大数据公司联系度（topdcon）和前10名重要媒体联系度（topmeco）的回归系数最高，对应的回归系数均为0.2，其次是前50名大数据公司的分布数、电信业务总量、5G首批城市，对应的回归系数均为0.163，再次是新闻媒体网站排行榜，它的回归系数是0.162。

表7 因素回归分析

四、结论及政策建议

信息化是经济建设和城市运行的重要支撑，也是建设新型数字城市与智慧城市的关键所在，国家信息中心城市的竞争力决定着信息服务实体经济的综合能力。在我国加快构建对内对外双循环发展新格局的背景下，测度评价国家信息中心对畅通不同区域主体间信息沟通渠道与激发城市活力具有重要意义。

（一）结论

本文通过对25个国家信息中心城市的评价与综合分析得出以下结论：（1）从现状格局分析来看，我国信息中心发展的整体水平偏低，大部分信息中心城市属于“强集聚—强联系”和“弱集聚—弱联系”类型，国家信息中心分项指标差异化程度较高，且信息资源高度集中于少数高度发达的城市，未来应重点关注国家信息中心指数偏低的样本城市。（2）从历史比较分析来看，一是我国信息中心城市的建设和发展在总体上突破了时空限制并在一定程度上产生了分散效应，不同类型的国家信息中心城市的协同效应得到提升，不同梯度层级的国家信息中心城市的等级分化态势出现弱化；二是国家信息中心城市的层级由原来的“金字塔形”结构逐渐向“纺锤形”结构演进，即其等级分化程度总体上呈现出下降态势，国家重要与国家潜在重要信息中心城市的数量均呈现增加趋势且内部变动相对较大，表明这部分城市未来需要采取强有力的举措来促进信息化城市的高质量发展；三是国家信息中心城市集聚度排名提升的城市数量大于集聚度排名下降的城市数量，而国家信息中心城市联系度则相反。（3）从因素回归分析来看，集聚度中前50名大数据公司的分布数对信息中心度的影响程度最强，联系度中前10名重要媒体联系度对信息中心度的影响程度最强。

（二）政策建议

1.积极抓住数字化经济发展的重要机遇，进一步放大自身优势

作为国家首批5G城市，本身发生的电信业务总量就比较大，具有相对比较大的竞争优势，需要发挥好先行先试优势，勇于实践、锐意变革。不仅要深刻认识到当今世界数字化经济的转型发展既是一场技术领域的变革，也是一场认知与思维领域的变革；也要深刻认识到这场变革给城市的信息化发展所带来的机遇和挑战。积极拥抱互联网、牵手大数据，占领新一轮科技革命和产业变革竞争制高点。要深刻认识到数字经济发展给传统信息化产业发展所带来的黄金窗口期，大力扶持大数据龙头企业，大力发展新一代信息技术产业，促进数字经济和传统信息化产业的深度融合，推动城市信息化产业的转型升级发展，推动城市信息化高质量发展。

郑州作为中原城市群的核心城市，经济体量大，腹地经济市场广阔，未来有强大的增长潜力，在这次变革中应重视城市的基础设施建设。第一，立足交通网络化优势，构建立体式对外交通网络，推动城市协同发展。一是注重主枢纽设施建设，大力发展快速轨道交通，依托城市轨道交通线网，有效发挥城市的辐射功能；二是持续优化加密城市交通网络，突破城市交通堵塞困境，缩短出行时间、出行距离，打造便捷高效“通勤圈”；三是强化联络线、放射线的建设，构建由高速路、快速路及主干道共同构成的立体式城市道路交通网络体系。第二，推动数字化、信息化基础设施建设，加快5G、互联网、大数据中心等融入新型基础设施建设，构建信息化平台，促进城市信息科技发展。一是打造以人与物为中心的通信网络，满足高清视频监控、机器视觉类的应用场景发展，实现万物互联；二是推动生活与生产方式向数字化发展，使远程手术及自动驾驶等技术得到真正的普及；三是加强政府、运营商及终端厂商的合作，持续推进5G新基建的建设。

2.培育和引进大数据龙头企业，补齐城市信息化发展的短板

一座城市是否拥有高质量的大数据龙头企业，某种程度上决定了这座城市未来信息化发展的长度、高度和宽度，而拉开与追赶城市差距的一个关键因素在于进入前50名大数据公司的数量变化。此外，我国省部级的重要媒体众多，但是缺乏国家级的重要媒体和知名度高的新闻媒体网站。在数字化经济迅速发展的背景下，应着重培育本地知名度较高的大数据企业，积极实施与大数据产业相关的配套措施，加强城市间的交流与合作，提升信息中心城市的信息化水平。

培育大数据龙头企业是提升城市信息化发展水平的关键。第一，通过综合施策、精准发力，持续优化发展大环境，加大招商引资和人才引进力度，全力打造大数据中心集聚区，进而吸引更多的大数据企业。第二，做强本地现有知名大数据企业，打破地域限制，搭建交流合作平台，促使其与全球顶尖大数据龙头企业实现更好的对接合作，进而推动信息中心城市的大数据企业“走出去”。第三，完善大数据产业链，促进产业链中各企业的协同发展，充分发挥各地比较优势，突出差异化，打造专精特新企业，培育小而强的大数据企业成为真正的龙头企业。

3.积极利用新闻媒体的网络力量，助推城市信息化的长足发展

推进城市信息化的长足发展需要积极引导信息化与实体经济深度融合发展，尤其是加快信息化产业与传统制造业的融合发展，加快产业结构调整与转型升级发展，提升产业的全要素生产率，从而为社会创造更多的财富。同时，积极引导网络媒体服务于实体经济的发展，推动城市信息化迈向新的发展阶段，这对城市的经济发展、社会发展、生态发展以及人民生活水平的提高具有重要意义。因此，在高质量发展的背景下，应着力提升城市的信息化治理能力，使其能够接近国家信息中心的发展水平。

合理利用新闻媒体的网络力量有助于推动数字化经济发展，提升城市的现代化治理水平。一是推进新闻媒体内部建设，以市场为导向，开发满足市场需求的内容和业务，依托应用助推媒体产业升级和结构调整。二是推进新闻媒体技术创新，加强配套基础设施建设，利用信息资源建立完善的服务体系，为媒体的发展提供全方位的网络、技术和服务支撑。三是政府应不断增强全民信息化意识，加强信息化人才培养，重点抓好信息化人才的宣传工作，借助电视、广播、网络等媒体，强化信息化人才的宣传力度，拓宽信息化人才引进渠道。四是加大对信息化发展的扶持及引导力度，制定相关政策，逐步提高信息化应用的投入比例，保障城市信息化建设和应用的快速发展。

注释：

①受篇幅的限制，每一层级包含的城市均使用了城市的简称，且仅公布了每一层级的前五城市。

②③本文中长指代为长沙市。